Análise produção de Ovos de Galinha

Ferramentas Utilizadas

As ferramentas utilizadas para a análise foram:

O arquivo .HTML permite que o leitor escolha se quer ou não olhar o código que produziu o output.

Baixando os dados na API usando Python

Foi utilizado o Google Colab para utilizar o Python e fazer a extração dos dados via API O notebook com o código se encontra neste código do Google Colab

Abaixo segue o código usado para fazer a extração:

    import sidrapy
    import pandas as pd

    df = sidrapy.get_table(table_code="915", period = "201501-202101",variable="1988,29,9588", territorial_level = "3",ibge_territorial_code = "all")

    # Primeira linha como cabecalho
    headers = df.iloc[0]
    new_df  = pd.DataFrame(df.values[1:], columns=headers)

    # Salvando em .csv
    new_df.to_csv('tabela915.csv')

Carregando bibliotecas do R

library(readr) # leitura dos dados
library(tidyverse) # data manipulation
library(zoo) # séries temporais
library(lubridate) # manipular datas
library(ggplot2) # visualização
library(scales) # extensão para escalas
library(kableExtra) # tabelas
library(ggstatsplot) # boxplots
library(fable) # séries temporais
library(tsibble) # séries temporais
library(timetk) # séries temporais

Leitura dos dados

# leitura dos dados
df <- read_csv("tabela915.csv", skip = 1)

Limpeza dos dados

# Selecionando colunas
df <- 
  df |> 
  select(Valor,`Unidade da Federação`,Trimestre,Variável)

# Transformando em NA caracteres nulos
df[df == "..."] <- NA
df[df == "X"] <- NA 

# Pivot Wider para dados ficarem Tidy
df <- 
  df |> 
  pivot_wider(names_from = Variável, values_from = Valor)

# Renomeando colunas
colnames(df)[1] <- "uf"
colnames(df)[2] <- "trimestre"
colnames(df)[3] <- "galinhas"
colnames(df)[4] <- "qt_ovo"
colnames(df)[5] <- "qt_ovo_cons"

## Criando colunas:  ano, trim, regiao

### Regiões do Brasil
norte <- c("Amazonas","Pará","Acre","Rondônia","Roraima","Amapá","Tocantins")
nordeste <- c("Maranhão","Piauí","Ceará","Rio Grande do Norte","Paraíba","Pernambuco","Alagoas","Sergipe","Bahia")
centrooeste <- c("Mato Grosso","Mato Grosso do Sul","Goiás","Distrito Federal")
sudeste <- c("Minas Gerais","São Paulo","Rio de Janeiro","Espírito Santo")
sul <- c("Paraná","Santa Catarina","Rio Grande do Sul")

### ano, regiao, trim
df <-
  df |> 
  mutate(
    ano = case_when(grepl("2015",trimestre) ~ "2015",
                    grepl("2016",trimestre) ~ "2016",
                    grepl("2017",trimestre) ~ "2017",
                    grepl("2018",trimestre) ~ "2018",
                    grepl("2019",trimestre) ~ "2019",
                    grepl("2020",trimestre) ~ "2020",
                    grepl("2021",trimestre) ~ "2021"),
    trim = case_when(grepl("1º",trimestre) ~ "1",
                     grepl("2º",trimestre) ~ "2",
                     grepl("3º",trimestre) ~ "3",
                     grepl("4º",trimestre) ~ "4"),
    regiao = case_when(uf %in% norte ~ "Norte",
                       uf %in% nordeste  ~ "Nordeste",
                       uf %in% centrooeste ~ "Centro-Oeste",
                       uf %in% sudeste ~ "Sudeste",
                       uf %in% sul ~ "Sul",
                       uf == "Brasil" ~ "Brasil")) |> 
  relocate(ano, .after = trimestre) |> # realocando colunas
  relocate(trim, .before = ano) |> 
  relocate(regiao, .before = uf)

## Colunas Factor e Numericas

tofactor <- c("regiao","uf","trimestre","trim","ano")
df[tofactor] <- lapply(df[tofactor], factor)
tonum <- c("qt_ovo_cons","galinhas","qt_ovo")
df[tonum] <- lapply(df[tonum], as.integer)
df$data <- lubridate::ymd(df$ano, truncated = 2)

## Sumarizando por região
df <-
  df |> 
  group_by(regiao,ano,trim,trimestre,data) |> 
  summarise(across(where(is.numeric),sum, na.rm = T))

## Adicionando ano_trim
df <-
  df |> 
  unite(ano_trim,ano,trim,sep="-",remove = F)

df$data <-as.Date(as.yearqtr(df$ano_trim, format = "%Y-%q"))

Evolução das variáveis

Nos gráficos a seguir, temos duas linhas para cada Região, isso acontece pois como os dados são trimestrais, há uma linha reta que liga os dois trimestres. Sendo assim, foi feita uma linha que suaviza os ‘steps’ trimestrais.

Quantidade de Galinhas

df %>%
  filter(!(regiao %in% "Brasil")) %>%
  ggplot() +
  aes(x = data , y = galinhas/1000000, colour = regiao) +
  geom_line(size = 0.7) +
  scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = "M"),
                     breaks = seq(0,90,10)) +
  scale_x_date(date_breaks = "1 year", date_labels = "%Y") +
  stat_smooth(size = 1.5, show.legend = F, se = F) +
  labs(
    x = "Ano",
    y = "Quantidade de Galinhas Poedeiras",
    color = "Região"
  ) +
  theme_minimal()

Gráfico Interativo: Quantidade de Galinhas Poedeiras

df %>% 
  group_by(regiao) |> 
  plot_time_series(data, galinhas,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .interactive = T)

Quantidade de Ovos em Dúzias

df %>%
  filter(!(regiao %in% "Brasil")) %>%
  ggplot() +
  aes(x = data, y = qt_ovo/1000, colour = regiao) +
  geom_line(size = 0.7) +
  scale_x_date(date_breaks = "1 year") +
  stat_smooth(size = 1.5, show.legend = F, se = F) +
  scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = "M")) +
  labs(
    x = "Ano",
    y = "Quantidade de Ovos em Dúzias",
    color = "Região"
  ) +
  theme_minimal()

Gráfico Interativo: Quantidade de Ovos (Mil Dúzias)

df %>% 
  group_by(regiao) |> 
  plot_time_series(data, qt_ovo,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .interactive = T)

Quantidade de Ovos de Consumo em Dúzias

df %>%
  filter(!(regiao %in% "Brasil") & data >= "2018-01-01") %>%
  ggplot() +
  aes(x = data, y = qt_ovo_cons/1000, colour = regiao) +
  geom_line(size = 0.7) +
  scale_x_date(date_breaks = "1 year") +
  stat_smooth(size = 1.5, show.legend = F, se = F) +
  scale_y_continuous(labels = label_number(suffix = "K")) +
  labs(
    x = "Ano",
    y = "Quantidade de Ovos para consumo em Dúzias",
    color = "Região"
  ) +
  theme_minimal()

Gráfico Interativo: Quantidade de Ovo para Consumo

df %>% 
  filter(data >="2018-01-01") |>
  group_by(regiao) |> 
  plot_time_series(data, qt_ovo_cons,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .interactive = T)

Código crescimento percentual por Trimestre

# Diferença Absoluta por Trimestre
df <- 
  df |> 
  group_by(regiao) |> 
  mutate(trim_dif_poed = galinhas - lag(galinhas),
         trim_dif_ovo = qt_ovo - lag(qt_ovo),
         trim_dif_ovocons = qt_ovo_cons - lag(qt_ovo_cons))

# Taxa de crescimento em porcentagem
df <-
  df |> 
  group_by(regiao) |> 
  mutate(
    dif_pct_gal = (trim_dif_poed/lag(galinhas))*100,
    dif_pct_ovo = (trim_dif_ovo/lag(qt_ovo)*100),
    dif_pct_ovocons = (trim_dif_ovocons / lag(qt_ovo_cons)*100))

# Boolean para cor da barra
df <-
  df |> 
  mutate(pos_gal = dif_pct_gal >= 0,
         pos_ovo = dif_pct_ovo >= 0,
         pos_ovocons = dif_pct_ovocons >=0)

Tabela da média de crescimento para cada região e variável

# Infinito igual a 0
df[df == Inf] <- 0 

df |>
  select(regiao,ano_trim,dif_pct_gal:dif_pct_ovocons) |> 
  group_by(regiao) |> 
  summarise(across(where(is.numeric),mean, na.rm = T)) |> 
  kable() |> 
  kable_styling()
regiao dif_pct_gal dif_pct_ovo dif_pct_ovocons
Centro-Oeste 1.0915943 1.466659 1.9323719
Nordeste 1.9646948 2.095078 2.2192180
Norte 2.9346797 3.077461 4.6556204
Sudeste 0.8783229 1.208576 0.5114267
Sul 0.8837015 1.037736 1.1595148

Crescimento trimestre contra trimestre anterior

Galinhas Poedeiras

Abaixo temos 5 gráficos mostrando o crescimento percentual comparado com o trimestre anterior.

## Código para fazer o gráfico
p1.co<-df %>%
 filter(regiao %in% "Centro-Oeste") %>%
 ggplot() +
  aes(x = ano_trim, y = dif_pct_gal,fill=pos_gal) +
  geom_col(position = "identity", colour = "black", size = 0.25) +
  scale_fill_manual(values = c("tomato", "palegreen"), guide = FALSE) +
  scale_x_discrete(guide = guide_axis(angle = 45)) +
  ylab("%") +
  xlab("") +
  ggtitle("Centro-Oeste") +
  theme_minimal()
p1.co

p1.nd

p1.nor

p1.sd

p1.sul

Gráfico Interativo

df %>% 
  group_by(regiao) |> 
  plot_time_series(data, dif_pct_gal,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .interactive = T,
                   .title = "Gráfico Interativo")

Quantidade de Ovos

p1.co

p1.nd

p1.nor

p1.sd

p1.sul

Gráfico Interativo

df %>% 
  group_by(regiao) |> 
  plot_time_series(data, dif_pct_ovo,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .interactive = T)

Quantidade de Ovos Consumo

p1.co

p1.nd

p1.nor

p1.sd

p1.sul

Gráfico Interativo

df %>% 
  filter(data >="2018-01-01") |> 
  plot_time_series(data, dif_pct_ovocons,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .y_lab = "%")

Abaixo podemos ver o boxplot de cada região olhando a porcentagem de variação em Ovos para consumo.

É interessante reparar que no 3º Trimestre de 2019 a região Norte aumentou consideravelmente sua produção, e isso deve-se ao aumento de 40% de galinhas poedeiras.

ggstatsplot::ggwithinstats(
  df,
  x = regiao,
  y = dif_pct_ovocons,
  type = "nonparametric",
  outlier.tagging = T,
  outlier.label = ano_trim,
  sphericity.correction = FALSE,
  pairwise.comparisons = F,
  package = "yarrr",
  palette = "info2",
  title = "Boxplot: Região vs. % de variação trimestre a trimestre Ovo para Consumo",
  xlab = "Região",
  ylab = "Porcentagem no Trimestre"
)

Crescimento acumulado do período da produção

A fórmula de crescimento médio acumulado é dada pela seguinte equação.

\[CAGR = (\frac{VF}{VI})^{\frac{1}{n}}-1\]

CAGR - Galinhas Poedeiras

df |> 
  select(regiao,ano_trim,galinhas) |> 
  filter(ano_trim %in% c("2015-1","2021-1")) |> 
  group_by(regiao) |> 
  summarise(CAGR = round(((lead(galinhas)/galinhas)^(1/6))-1,3)*100) |> 
  drop_na() |> 
  kable(format = "html",caption = "CAGR quantidade de galinha poedeira") |> kable_styling()
CAGR quantidade de galinha poedeira
regiao CAGR
Centro-Oeste 4.2
Nordeste 8.0
Norte 11.0
Sudeste 3.5
Sul 3.5

CAGR - Quantidade Ovos

df |> 
  select(regiao,ano_trim,qt_ovo) |> 
  filter(ano_trim %in% c("2015-1","2021-1")) |> 
  group_by(regiao) |> 
  summarise(CAGR = round(((lead(qt_ovo)/qt_ovo)^(1/6))-1,3)*100) |> 
  drop_na() |> 
  kable(format = "html",caption = "CAGR Quantidade de Ovo") |> kable_styling()
CAGR Quantidade de Ovo
regiao CAGR
Centro-Oeste 5.8
Nordeste 8.6
Norte 11.4
Sudeste 4.8
Sul 4.0

CAGR - Quantidade Ovos Consumo

df |> 
  select(regiao,ano_trim,qt_ovo_cons) |> 
  filter(ano_trim %in% c("2018-1","2021-1")) |> 
  group_by(regiao) |> 
  summarise(CAGR = round(((lead(qt_ovo_cons)/qt_ovo_cons)^(1/3))-1,3)*100) |> 
  drop_na() |> 
  kable(format = "html",caption="CAGR Quantidade de Ovo para consumo") |> kable_styling()
CAGR Quantidade de Ovo para consumo
regiao CAGR
Centro-Oeste 8.5
Nordeste 9.9
Norte 19.1
Sudeste 2.1
Sul 4.9

Ovos por galinha

Como a quantidade de ovos produzidos está em unidades de mil duzias, precisamos lembrar que:

\[1\ Dúzia = 12 \ ovos\] \[1000 \ Dúzias = 1000*12 = 12.000\] Sendo assim é necessário criar uma variável de quantidade de ovos,

\[ovos = quantidade*12000\]

E assim cada galinha produziria,

\[prod \ galinha = \frac{ovos}{galinhas}\]

df <-
  df |> 
  mutate(n_ovos = qt_ovo * 12000,
         galinha_ovo = n_ovos/galinhas)

df %>% 
  plot_time_series(data, galinha_ovo,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .y_lab = "%",
                   .title = "Comportamento da produção de ovo por galinha no trimestre")

No boxplot abaixo podemos ver que há muita diferença na média de ovos que cada galinha produz no trimestre para cada região. A Região Sul possui a menor média, com 61.3 ovos por galinha. Já a região Nordeste possui uma das maiores médias e o menor desvio padrão dessa distribuição. A Região Norte possui a maior variação, mas uma média alta. Curioso perceber que no ano de 2020, no 3º e 4º Trimestre, a região Norte bateu a maior produção de ovos por galinha no trimestre, ultrapassando os 75 ovos por galinha no trimestre.

ggstatsplot::ggwithinstats(
  df,
  x = regiao,
  y = galinha_ovo,
  type = "nonparametric",
  outlier.tagging = TRUE,
  outlier.label = ano_trim,
  outlier.coef = 1,
  sphericity.correction = FALSE,
  pairwise.comparisons = F,
  package = "yarrr",
  palette = "info2",
  title = "Comparação entre produção de ovos por poedeiras durante o período de produção",
  xlab = "Região",
  ylab = "Ovos por galinha no trimestre"
)

Tese de efeito de substituição de consumo de produtos mais caros

Primeiramente vamos olhar para o Brasil, como se comporta a curva de crescimento de produção de ovo para consumo.

df |> 
  group_by(data) |> 
  summarise(across(where(is.numeric),sum)) -> brasil

brasil |> 
  filter(data >="2017-12-01") |>
  plot_time_series(data,qt_ovo_cons,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .title = "Brasil - Quantidade Ovo Consumo")

Podemos ver que do começo de 2018 para o meio do ano de 2020 houve um aumento considerável na produção de ovos para consumo.

# Diferença Absoluta por Trimestre
brasil <- 
  brasil |> 
  mutate(trim_dif_poed = galinhas - lag(galinhas),
         trim_dif_ovo = qt_ovo - lag(qt_ovo),
         trim_dif_ovocons = qt_ovo_cons - lag(qt_ovo_cons))

# Taxa de crescimento em porcentagem
brasil <-
  brasil |> 
  mutate(
    dif_pct_gal = (trim_dif_poed/lag(galinhas))*100,
    dif_pct_ovo = (trim_dif_ovo/lag(qt_ovo)*100),
    dif_pct_ovocons = (trim_dif_ovocons / lag(qt_ovo_cons)*100))

# Boolean para cor da barra
brasil <-
  brasil |> 
  mutate(pos_gal = dif_pct_gal >= 0,
         pos_ovo = dif_pct_ovo >= 0,
         pos_ovocons = dif_pct_ovocons >=0)

brasil[brasil == Inf] <- 0

Tabela crescimento em porcentagem trimestre a trimestre no Brasil

brasil |> 
  filter(data >= "2018-01-01") |> 
  select(data,dif_pct_ovocons) |> 
  kable() |> 
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))
data dif_pct_ovocons
2018-01-01 0.0000000
2018-04-01 2.1320360
2018-07-01 5.4067594
2018-10-01 1.9495853
2019-01-01 0.3189628
2019-04-01 2.2550186
2019-07-01 2.3669605
2019-10-01 1.5823952
2020-01-01 -1.4523804
2020-04-01 0.6006010
2020-07-01 4.0493928
2020-10-01 -3.5630891
2021-01-01 -0.3461566

No gráfico abaixo, podemos ver que a produção no primeiro trimestre de 2020 foi menor do que a do trimestre passado, porém nos trimestres seguidos, ela aumenta consideravelmente, para então, no último trimestre ela decrescer 3.5%.

brasil |> 
  filter(data >="2018-01-01") |>
  plot_time_series(data,dif_pct_ovocons,
                   .facet_collapse = FALSE,
                   .facet_ncol   = 3,
                   .y_lab = "%",
                   .title = "Brasil - Porcentagem de variação trimestre (Ovo Consumo)")

Apesar de algumas regiões estarem com tendência de crescimento, como o Nordeste e o Centro-Oeste, há uma evidente tendência de descrescimento na produção de ovos para consumo no Brasil. No ano de 2020, o Brasil bateu recorde de produção de ovos, e apesar de agora no final de 2020 e 1º trimestre de 2021 a produção ter diminuido um pouco, ela se mantém em alta. Dessa forma, olhando apenas os dados, podemos corroborar com a tese de efeito de substituição de consumo de produtos mais caros (carne bovina por exemplo) para o ovo.

Como sugestão de análise, poderíamos fazer uma análise mais completa utilizando dados de consumo de carne bovina e outras fontes de proteínas e também utilizar indices de inflação nos produtos alimentícios para uma contribuição mais inferencial para a tese.